Python Pandas复制数据框中的行
如果数据如下所示：
Store,Dept,Date,Weekly_Sales,IsHoliday
1,1,2010-02-05,24924.5,FALSE
1,1,2010-02-12,46039.49,TRUE
1,1,2010-02-19,41595.55,FALSE
1,1,2010-02-26,19403.54,FALSE
1,1,2010-03-05,21827.9,FALSE
1,1,2010-03-12,21043.39,FALSE
1,1,2010-03-19,22136.64,FALSE
1,1,2010-03-26,26229.21,FALSE
1,1,2010-04-02,57258.43,FALSE
我想复制IsHoliday等于TRUE的行，我可以这样做：
is_hol = df['IsHoliday'] == True
df_try = df[is_hol]
df=df.append(df_try*10)
但是是否有更好的方法来执行此操作，因为我需要将假日行重复5次，如果使用上述方法，则必须追加5次。
问题答案：
您可以放入df_try列表中，然后执行以下操作：
>>> df.append([df_try]*5,ignore_index=True)
Store Dept Date Weekly_Sales IsHoliday
0 1 1 2010-02-05 24924.50 False
1 1 1 2010-02-12 46039.49 True
2 1 1 2010-02-19 41595.55 False
3 1 1 2010-02-26 19403.54 False
4 1 1 2010-03-05 21827.90 False
5 1 1 2010-03-12 21043.39 False
6 1 1 2010-03-19 22136.64 False
7 1 1 2010-03-26 26229.21 False
8 1 1 2010-04-02 57258.43 False
9 1 1 2010-02-12 46039.49 True
10 1 1 2010-02-12 46039.49 True
11 1 1 2010-02-12 46039.49 True
12 1 1 2010-02-12 46039.49 True
13 1 1 2010-02-12 46039.49 True
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问题内容： 我想在Pandas Dataframe中复制行。每行应重复n次，其中n是每行的一个字段。 这可能吗？ 问题答案： 您可以用来获取重复的索引，然后使用它来索引框架： 之后，只需清理一下即可： 请注意，如果您可能有重复的索引值得担心，则可以改用： 使用位置，而不使用索引标签。
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问题内容： 我注意到程序中存在一个错误，发生该错误的原因是因为熊猫似乎是通过引用熊猫数据框而不是通过值进行复制。我知道不可变对象将始终通过引用传递，但pandas数据帧不是不可变的，因此我不明白为什么它通过引用传递。谁能提供一些信息？ 谢谢！安德鲁 问题答案： Python中的所有函数都是“按引用传递”，没有“按值传递”。如果要显式复制pandas对象，请尝试。
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问题内容： 当从父数据帧中选择子数据帧时，我注意到有些程序员使用该方法复制数据帧。例如， …而不只是 他们为什么要复制数据框？如果我不复制怎么办？ 问题答案： 这扩展了保罗的答案。在Pandas中，为DataFrame编制索引将返回对初始DataFrame的引用。因此，更改子集将更改初始DataFrame。因此，如果要确保不更改初始DataFrame，则需要使用该副本。考虑以下代码： 你会得到：
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我得到以下输出： 当我尝试使用Res_fs1、Res_fs2、Res_ps1、Res_ps2创建numppy数组时 我得到这个错误消息说键错误，虽然键存在：
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这是一个非常基本的问题，我似乎找不到答案。 我有一个这样的数据帧，叫做df： 然后我从df中提取所有行，其中列'B'的值为'B.2'。我将这些结果分配给df_2。 df_2变成： 然后，我将列B中的所有值复制到名为D的新列中。使df_2成为： 当我执行这样的任务时： 我得到以下警告： 试图在数据帧切片的副本上设置值。尝试使用。loc[row\u indexer，col\u indexer]=改为v
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问题内容： 是否有一种简单的方法来检查两个数据帧是否是不涉及操作的同一基础数据的不同副本或视图？我正在尝试掌握每一个生成的时间，并且鉴于规则看起来有多特殊，我想要一种简单的测试方法。 例如，我认为“ id（df.values）”在各个视图之间都是稳定的，但它们似乎不是： 当然还有：-http : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.htm